인메모리 분석이란 무엇입니까?

지리 분석은 조사중인 데이터에 대한 상황 인식 및 다양한 관점을 분석할 때 위치 기반 정보를 사용하는 것입니다. 지리적 위치 및 기타 공간 세부 정보를 통합함으로써 기업은 데이터에 대한 폭넓은 이해를 얻고 새로운 통찰력을 발견할 수 있습니다. 지리 분석은 데이터를 계층화하여 서로 다른 위치를 비교하고 도시, 지역 및 국가의 추세와 패턴을 식별합니다. 주소, 우편 번호, GPS 좌표, 대중 교통 노선 등과 같은 지리 데이터를 사용하여 데이터에 대한 보다 계층적이고 완전한 보기를 제공하는 지리 분석은 분석에서 발견된 통찰력에 공간 차원을 추가합니다. 오늘날 거의 모든 비즈니스는 지리 데이터를 다룹니다. 매장 위치를 관리하고, 지역별 마케팅 및 판매 전략을 개인화하고, 국제 운영을 최적화하고, 위치 별 추세에 대응하고, 상품의 물류 및 운송을 개선하거나, 기타 관련 문제를 해결하는 데 지리 분석을 사용하면 비즈니스가 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. 지리 데이터를 활용하는 분석 방법을 사용하여 조직은 데이터의 복잡한 관계를 이해하고 데이터를 더 정확하게 해석할 수 있습니다.

실행중인 지리 분석

기업은 기대치를 충족하고 사람들이 진정으로 원하는 제품과 서비스를 제공하기 위해 다양한 위치에서 소비자 행동과 반응을 이해해야 하므로 지리 분석 기능이 중요합니다. 기업은 지리 분석을 사용하여 웹 애플리케이션 및 모바일 서비스에 대한 참여를 추적하고 다양한 지역 또는 영역이 제품과 상호 작용하는 방식을 이해할 수 있습니다. 위치 서비스는 비즈니스 데이터를 지리적으로 활성화하고 조직이 위치 기반 앱 및 서비스를 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한 기업은 데이터 시각화 에서 지리 분석을 사용하여 진행 상황에 대한 명확한 그림을 그리고 스프레드 시트를 사용하는 것보다 추세를 더 잘 찾을 수 있습니다. 히트 맵과 밀도 차트는 특히 데이터의 지리적 분포를 이해하는 데 유용할 수 있습니다. 강력한지도 시각화 및 위치 기반 분석은 중요한 지리 정보를 공개하고 숨겨진 지리적 관계를 노출하여 더 나은 위치 관련 결정을 내릴 수 있게 합니다.

지리 분석의 혜택을 받는 것은 기업 만이 아닙니다. 정부 기관, 비영리 단체 및 지역 사회 서비스 제공 업체는 모두 지리 분석을 사용하여 도움이 필요한 지역 사회, 위험에 처한 인구를 식별하고 치료에 대한 접근 격차를 평가할 수 있습니다. 또한 역학자들은 COVID-19와 같은 질병의 확산을 추적하기 위해 지질 분석에 의존하고 있으며, 주 및 지방 정부는 초기 사고 이후로 확장되는 오염 및 독소의 영향을 식별하기 위해 지질 분석에 의존합니다.

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지리 분석의 구성 요소

지리 분석에 대한 사용 사례가 많기 때문에 조직은 아래 기재한 모든 구성 요소 또는 일부 조합을 사용할 수 있습니다. 위치 분석 또는 지리 분석의 이점을 최대한 활용하려면 조직은 지도에 마커를 그리는 것 이상을 수행해야 합니다. 즉, 몰입 형 솔루션에 투자하면 즉각적인 지리 위치 코딩을 통한 자동 지도 생성, 공간 패턴,지도 서비스 및 GIS 데이터 주변의 풍부한 컨텍스트를 위한 다중 데이터 레이어가 가능합니다. 다음은 지리 분석의 몇 가지 중요한 구성 요소입니다.

  • 대화형 매핑 : 조직은 자동 지리 데이터 조회 기능이 있는 대화형 지도를 사용하여 서로 다른 시각화로 오버레이할 수 있습니다. 이러한 실시간 위치 조회 기능은 생산성을 높이고 사용자의 지리 정보와 그 관계에 대한 이해를 향상시킬 수 있습니다. 대화형 매핑을 사용하면 별도의 여러 매핑 데이터베이스가 필요하지 않으므로 오버 헤드 및 유지 관리 비용이 제거됩니다.
  • 지리 공간 통찰력 : 지리 분석 사용자는 기존의 표와 차트를 사용하여 가능한 한 빨리 패턴에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 몰입형 시각화 및 브러시 링크를 사용하여 조직은 지리 공간 관계와 기존 데이터 및 애플리케이션을 분석할 수 있습니다. 이는 데이터 내의 전체 스토리를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
  • 지리적 검색 : 필요에 따라 위치를 검색하는 기능을 통해 조직은 분석을 자동으로 채우고 지리 데이터로 대시 보드,지도 및 기타 시각화를 업데이트할 수 있습니다. 조직은 지리적 검색을 사용하여 도시, 카운티, 우편 번호, 지리적 좌표 등을 기준으로 하여 데이터를 분석할 수 있습니다.
  • 클러스터링 : 데이터 포인트 또는 데이터 이벤트의 지리적 밀도를 클러스터링으로 관찰할 수 있습니다. 이를 통해 새로 여는 상점 위치와 같은 비즈니스 결정에 중요하게 사용할 수 있는 높거나 낮은 값의 그룹을 표시할 수 있습니다.
  • 서식 및 주석 달기 : 다양한 서식 및 주석 도구를 사용하면 사용자가 데이터를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 색상, 선 및 모양을 사용하여 분석가는 이해하기 쉬운 뷰를 만들 수 있습니다. 예를 들어 색상을 사용하여 다양한 우편 번호, 매장 위치 및 기타 고객 데이터 세분화를 표현하여 더 나은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 레이어 : 시각적 매핑은 데이터의 다양한 보기를 표시할 수 있으며 레이어가 있는 맵에서 여러 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 이러한 레이어는 히트 맵, 차트, 버블, 지리 데이터 및 내부 및 외부 소스의 기타 유형의 레이어가 포함된 기본지도 위에 설정할 수 있습니다.
  • 대상 강조: 대상 강조를 사용하면 레이어, 올가미 선택 또는 이동 및 확대 / 축소를 선택하여 분석을 추가로 조사할 수 있습니다. 이 기능을 통해 사용자는 서로 다른 변수의 조합을 조사하여 데이터의 패턴을 이해할 수 있습니다.

기업은 이러한 기법을 적용하여 강력한 위치 기반 분석 및 데이터 탐색을 위해 지리 데이터 및 데이터 기능을 활용할 수 있습니다.

조직은 몰입형 대화형 시각적 애플리케이션을 사용하여 모델을 즉시 재 계산할 수 있어야 합니다. 지리 분석 솔루션에서 찾을 수 있는 보다 구체적인 고급 기능에는 다음과 같은 지도 차트 기능이 포함됩니다:

  • GeoTIFF의 지리 참조 정보를 사용하여 정확한 위치와 투영으로 지도에 이미지를 자동으로 배치
  • 드래그 앤 드롭 방식으로 이미지 위치 정하기
  • 스트리밍 데이터를 위한 지리 공간 거리 계산
  • 이동 및 확대/축소를 가능하게 하는 자동 확대 기능

지리 분석 사용 사례

위에서 설명한 지리 분석 기능의 다양한 구성 요소를 사용하여 조직은 다양한 위치 관련 문제를 해결할 수 있습니다. 고려해야 할 몇 가지 사용 사례는 다음과 같습니다:

  • 셀프 서비스 분석 : 조직 전체에서 지리적 관련 데이터 및 매핑 도구에 대한 액세스를 대중화하여 비즈니스 프로세스 및 의사 결정을 개선합니다
  • 시장 세분화 : 지리 분석은 마케팅 및 영업이 추가 지역 관련 데이터를 기반으로 시장 세그먼트를 구체화하여 현재 고객을 더 잘 이해하고 신규 고객을 타겟팅하는 데 도움이 될 수 있습니다.
  • 자산 관리: 기업은 지리 분석을 통해 장비를 모니터링하고, 중단에 가장 취약한 영역을 예측하고, 해당 영역에 대한 유지 관리 팀을 사전에 배치할 수 있습니다.
  • 위험 관리 : 위험 분석은 지리적 분석의 이점을 누릴 수도 있습니다. 금융 서비스, 보험 및 기타 위험 회피 산업은 지리적 관련 데이터를 사용하여 예를 들어 가격을 적절히 조정하기 위해 다른 지역에서 자연 재해의 잠재적 영향을 평가할 수 있습니다. 이는 사전 청구 관리에도 도움이 될 수 있습니다.

지리 분석의 산업 사례

다양한 산업에서 지리 분석은 조직이 데이터에 대해 더 많이 배우고 지리 지원 솔루션을 개발하도록 돕고 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 산업 응용 분야입니다:

  • 소매 및 전자 상거래 : 지리 공간 분석 및 시각적 매핑을 통해 소매 업체는 지역별 매장 판매 실적을 분석하고 결과를 동일한 지역의 경쟁 업체와 비교할 수 있습니다. 또한 고객 행동과 구매 패턴을 추적하여 개선 기회를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 지리 분석을 사용하면 소매 업체가 판매를 위한 최적의 시간과 위치를 예측하고 새로운 상점에 대한 다양한 위치의 잠재력을 평가할 수 있습니다.
  • 물류 및 운송 : 지리 분석은 운송 및 물류에도 매우 유용합니다. 고객 배송 데이터와 외부 지리적 관련 데이터의 조합을 통해 운송 업체는 잠재적인 배송 지연을 예측하고 물류 문제가 발생하기 전에 해결하여 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
  • 뱅킹 및 금융 서비스: 은행은 지리적 분석을 사용하여 고객 행동 및 경쟁 업체 위치에 대한 새로운 통찰력을 찾을 수 있습니다. 이 데이터는 고객 이탈을 줄이고 고객 참여를 위해 지점 위치를 최적화하는 데 사용할 수 있습니다.